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海量數(shù)據(jù)下如何正確訪(fǎng)問(wèn)Redis服務(wù)才不會(huì)掛掉？
海量數(shù)據(jù)下正確的訪(fǎng)問(wèn)redis要注意的事情有很多，基本上可以從服務(wù)治理，數(shù)據(jù)，redis正確使用三個(gè)方面來(lái)講。
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既然是海量數(shù)據(jù)，那么服務(wù)肯定要拆分成多個(gè)服務(wù)，最常見(jiàn)的采用“大中臺(tái)，小前臺(tái)”的概念，中臺(tái)分各個(gè)服務(wù)中心，各個(gè)中心去維護(hù)自己中心負(fù)責(zé)的服務(wù)，向上游前臺(tái)提供數(shù)據(jù)和服務(wù)。比如一個(gè)做內(nèi)容付費(fèi)的公司可以有內(nèi)容中心、商品中心、交易中心
用戶(hù)中心、促銷(xiāo)中心、基礎(chǔ)中心、開(kāi)放平臺(tái)等，中心之間采用RPC通信或者數(shù)據(jù)共享。
在做好服務(wù)治理和數(shù)據(jù)劃分的基礎(chǔ)上，這個(gè)時(shí)候就是重點(diǎn)講如何正確使用redis的時(shí)候了，個(gè)人列舉了部分細(xì)則僅供大家參考：
熟練使用五種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（String、Set|、Hash、List、ZSet）以及每種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的適用場(chǎng)景和注意事項(xiàng)；
防止緩存雪崩，即避免大批量緩存同一時(shí)間段集中過(guò)期，導(dǎo)致大量請(qǐng)求都懟到數(shù)據(jù)庫(kù)上，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)連接數(shù)爆滿(mǎn)、宕機(jī)；
防止緩存穿透，避免redis中熱點(diǎn)key存入了null或者不存在，導(dǎo)致大量請(qǐng)求繞過(guò)redis請(qǐng)求數(shù)據(jù)庫(kù)去了；
避免大key的存在：比如一個(gè)redis集群是16G，共8個(gè)節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)平均分配2G的內(nèi)存，這時(shí)候如果有一個(gè)大的hash key占用內(nèi)存超過(guò)2G了，這個(gè)時(shí)候盡管集群還有剩余的空間，這個(gè)大key的寫(xiě)入依舊會(huì)失敗，單個(gè)key是無(wú)法做到集群的，另外再想想如果一個(gè)hash存儲(chǔ)了大量的數(shù)據(jù)，考慮一下性能問(wèn)題？
禁止使用keys、flushall、flushdb等，運(yùn)維同學(xué)通過(guò)redis的rename機(jī)制禁掉命令，或者使用scan的方式漸進(jìn)式處理；
批量讀寫(xiě)redis請(qǐng)采用pipeline管道的方式；
要保證Redis不會(huì)掛掉，也就是提高Redis的高可用性，可以從這么幾個(gè)方面考慮。
Redis單副本：也就是只部署一臺(tái)Redis，不需要節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)同步，架構(gòu)簡(jiǎn)單，部署方便；但是單臺(tái)機(jī)器畢竟是有風(fēng)險(xiǎn)的，按照題目中【海量數(shù)據(jù)】的場(chǎng)景，是不能達(dá)到高可用要求的。
Redis主從：主從實(shí)例可以部署在不同的物理服務(wù)器上，充分利用多臺(tái)服務(wù)器的資源，在主庫(kù)發(fā)生故障的時(shí)候，可以進(jìn)行主備切換，從而保證系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行，甚至可以做到讀寫(xiě)分離，主庫(kù)專(zhuān)門(mén)用作寫(xiě)操作，一臺(tái)或多臺(tái)備庫(kù)進(jìn)行讀操作；但是當(dāng)主庫(kù)發(fā)生故障的時(shí)候（如果沒(méi)有HA方案的話(huà)），是需要手動(dòng)進(jìn)行主備切換的。
Redis Sentinel：部署架構(gòu)分為兩部分【Sentinel集群】和【數(shù)據(jù)集群】；Sentinel集群是由多個(gè)Sentinel節(jié)點(diǎn)組成的分布式集群，通常是2N+1臺(tái)服務(wù)器，可以實(shí)現(xiàn)故障發(fā)現(xiàn)和轉(zhuǎn)移、客戶(hù)端通知等功能；數(shù)據(jù)集群用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)；它能夠解決主從模式下的自動(dòng)切換問(wèn)題，并且數(shù)據(jù)集群是可以橫向擴(kuò)展的；當(dāng)然這個(gè)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)和部署起來(lái)，也更為復(fù)雜一些；并且這個(gè)架構(gòu)不能做到讀寫(xiě)分離。
Redis Cluster：Redis 3.0集群，是分布式集群解決方案之一，物理架構(gòu)中配置2N個(gè)節(jié)點(diǎn)（主從一一對(duì)應(yīng)），主節(jié)點(diǎn)提供讀寫(xiě)操作，從節(jié)點(diǎn)作為備份；數(shù)據(jù)分布保存在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，是一種無(wú)中心的架構(gòu)，如果有部分節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障，能夠?qū)崿F(xiàn)故障自動(dòng)轉(zhuǎn)移和切換，用投票機(jī)制完成備庫(kù)升級(jí)為主庫(kù)（下文的Redis分片章節(jié)，還會(huì)介紹到Redis Cluster）。
寫(xiě)入mysql數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)量很大，數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)該怎么去設(shè)計(jì)？
比如你的視圖是create view v_name asselect ....from ... where...先試試 as下面的代碼 看看有數(shù)據(jù)沒(méi) select ....from ... where.. 執(zhí)行看看....如果沒(méi)救說(shuō)明本來(lái)就沒(méi)....還有一個(gè)意思你就說(shuō) 視圖不包含實(shí)際數(shù)據(jù)。。確實(shí)是這樣的。。。視圖只是一堆語(yǔ)句。。除非你給 視圖加了聚集索引 這個(gè)時(shí)候他包含數(shù)據(jù)
對(duì)于這種大數(shù)據(jù)量系統(tǒng)業(yè)界已經(jīng)有不少成熟方案
最簡(jiǎn)單的是讀寫(xiě)分離，寫(xiě)操作只在主庫(kù)寫(xiě)，配置自動(dòng)同步到從庫(kù)。部分讀操作改成操作從庫(kù)，減少主庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)壓力。
還可以讓給應(yīng)用加一個(gè)redis緩存，查詢(xún)時(shí)先讀緩存，讀不到再讀數(shù)據(jù)庫(kù)。
如果改成這樣，壓力還是太大，就要考慮分表。
分表思路很多，例如把熱點(diǎn)數(shù)據(jù)放一張表，非熱點(diǎn)數(shù)據(jù)放一張表?；蛘甙从脩?hù)id尾號(hào)做hash，分表分布在不同表。
如果讀寫(xiě)要求已經(jīng)超過(guò)單機(jī)支撐能力，那就要考慮集群，你可以搜索一下怎么用mycat搭建數(shù)據(jù)庫(kù)集群
數(shù)據(jù)庫(kù)的寫(xiě)入量高，是一個(gè)很常見(jiàn)的技術(shù)瓶頸，場(chǎng)景如央視春晚發(fā)紅包，千萬(wàn)級(jí)別的寫(xiě)入qps。而解決方案有很多，筆者分享一些目前業(yè)界最成熟有效的措施：
一、分表
將數(shù)據(jù)分?jǐn)偟蕉鄠€(gè)表上，流量也將分?jǐn)偟蕉鄠€(gè)表上，可以提高數(shù)據(jù)庫(kù)讀寫(xiě)的吞吐量。
如將一個(gè)表從1個(gè)，分解為256個(gè)。
二、緩存
我們可以將數(shù)據(jù)庫(kù)中的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，寫(xiě)入緩存中，將讀請(qǐng)求的流量?jī)?yōu)先走緩存，這樣可以分?jǐn)倲?shù)據(jù)庫(kù)的讀壓力。
如使用Redis來(lái)存儲(chǔ)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，而使用Canal將MySQL中的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)同步到Redis中。
三、異步
我們知道，MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)日志系統(tǒng)，有一個(gè)持久化日志redolog，原理是數(shù)據(jù)庫(kù)為了減少磁盤(pán)IO的次數(shù)，將要寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)先在內(nèi)存中暫存，后續(xù)再批量寫(xiě)入磁盤(pán)中，這邊是異步的一種案例。
我們的系統(tǒng)設(shè)計(jì)，也可以參考這個(gè)模式，將要寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)中的操作通過(guò)發(fā)送mq暫存到Kafka中，再通過(guò)消費(fèi)mq的方式，將數(shù)據(jù)寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)，從而避免流量過(guò)大，一下子將數(shù)據(jù)庫(kù)打死了。
四、分庫(kù)
經(jīng)過(guò)壓測(cè)得知，一個(gè)16核32G內(nèi)存500G硬盤(pán)的MySQL，它的寫(xiě)入極限是5600/s，這是硬件上的極限，從軟件層面已無(wú)法提升。
如使用MyCat就是構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)集群，以增加更多的數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例，從硬件層面上解決問(wèn)題。
五、其他
以上是互聯(lián)網(wǎng)大廠(chǎng)最常用的優(yōu)化方案，只要你肯花心思，總有優(yōu)化的空間。
到此，以上就是小編對(duì)于redis 熱點(diǎn)數(shù)據(jù)的問(wèn)題就介紹到這了，希望這2點(diǎn)解答對(duì)大家有用。
當(dāng)前標(biāo)題：寫(xiě)入mysql數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)量很大，數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)該怎么去設(shè)計(jì)？
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